Statistikworkshop: Faktorenanalyse

Dozent

Dr. R.-Philipp Rackwitz

Inhalt

„Faktorenanalyse“ ist ein Oberbegriff für verschiedene Verfahren, mit denen es möglich ist, Daten bzw. Variablen auf wenige Faktoren, Komponenten oder Dimensionen (auch latente Variablen) zu reduzieren, um bspw. komplexe bzw. große Variablensets in homogene Teilbereiche zu untergliedern, Varianz durch wenige Faktoren bzw. Komponenten aufzuklären, bei sowohl qualitativen als auch quantitativen Datenmengen Muster zu identifizieren, Hypothesen über Beziehungen zwischen Variablen zu prüfen sowie Datenerhebungsinstrumente  wie bspw. Fragebögen zu validieren. (vgl. Schendera 2010, S. 180ff.)
In der empirischen Sozialforschung werden faktorenanalytische Verfahren häufig zur Datenreduktion sowie besonders zur Skalierung und Validierung von Fragebögen bzw. Testverfahren mit Ratingskalen (Likert-Items) eingesetzt.
In dem Workshop werden verschiedene Verfahren aus der Familie der Faktorenanalysen vorgestellt, deren jeweiligen Voraussetzungen besprochen und die Anwendung in SPSS ausführlich an Beispieldaten erläutert, konkret die lineare Hauptkomponenten- und  Faktorenanalyse, der sog. „Underlying Approach“ sowie die nichtlineare Hauptkomponentenanalyse nach Gifi für kategoriale, metrische sowie nicht-linear korrelierte Daten, die besonders für Forschende mit qualitativen und quantitativen Daten interessant sein dürfte.
Grundkenntnisse in deskriptiver Statistik sowie in Inferenzstatistik (Korrelation, Signifikanz etc.) werden vorausgesetzt.

Termin

Freitag, 14.07.2017 von 14.00 bis 19.00 Uhr, EDV 4

Anmeldung

Bitte melden Sie sich direkt in StudIP an. Die Zahl der Teilnehmenden ist auf 40 begrenzt.